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基于嵌套生成对抗学习的网络嵌入
文献摘要：
当前网络嵌入研究更多关注信息网络结构和结点之间一阶或高阶近似关系,对于网络结点自身属性考虑较少.本文提出一种嵌套的生成对抗网络模型N-GAN(Nesting Generative Adversarial Networks for Network Embed?ding),实现了网络结构和节点属性同时嵌入到低维向量,从而最大程度保存原始高维信息网络特征.N-GAN模型设计灵活,具有很好的延伸性和扩张性,并在真实数据上验证了N-GAN的性能及其稳定性,其嵌入的低维表示在不同应用中表现出不错的性能.
文献关键词：
数据挖掘;网络嵌入;生成对抗学习;信息网络
中图分类号：
作者姓名：
沈鹏飞;徐臻;王英
作者机构：
中国电子科技南湖研究院,浙江嘉兴314001;吉林大学计算机科学与技术学院,吉林长春130012
文献出处：
引用格式：
[1]沈鹏飞;徐臻;王英-.基于嵌套生成对抗学习的网络嵌入)[J].电子学报,2022(09):2155-2163
A类：
B类：
嵌套,生成对抗学习,网络嵌入,信息网络,结点,生成对抗网络,GAN,Nesting,Generative,Adversarial,Networks,Embed,ding,节点属性,高维,网络特征,模型设计,延伸性,扩张性,真实数据,低维表示,不错
AB值：
0.427357
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